车道线检测论文推荐

在获取车道线像素点后,,论文采用直线道路模型假设作为约束条,分别用hough变换及其改进算法和中值截距算法提取车道线,并用MATLAB对算法进行了仿真,,得出了改进后的hough变换在

本文选取了最近发表的车道线检测论文，都是基于深度学习方法，但考虑的角度有所不同：检测、分割和后处理等。. 1. “Ultra Fast Structure-aware Deep Lane

HUNAN UNIVERSITY 毕 业 论 文 论文题目 基于视觉的车道线 检测识别算法研究 学生姓名 学生学号 专业班级 电子信息工程1101 学院名称 电气与信息工程学院 指导

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华为的开源车道线数据集CurveLanes:大约150K images,90% 是弯曲车道线 (大概 135K images),相比来说CULane Dataset (大约2.6K images) 和TuSimple Dataset ( 大约3.9K images),如图

目前更多的方式是寻求对于语义上车道线存在位置的检测，即使它是模糊的、被光照影响的、甚至是完全被遮挡的。 该论文集共收录37篇论文，最高引用数是139，

近期阅读的几篇关于车道线检测的论文总结。 1. 任务需求分析1.1 问题分析针对车道线检测任务，需要明确的问题包括： （1）如何对车道线建模，即用什么方式来

度学习的车道线检测方法及其应用的系统,包括:获取车道线图像;预处理车道线图像为处理标记图像,并将处理标记图像分为训练样本和测试样本;使用训练样本训练

车道线检测任务看成是基于全局图像特征的行选择（row selection）分类问题。. 其中提出一个structural loss 明确建模结构信息，速度很快，300+ FPS。. 如图显

2. 论文要点解读 Paper - 1 《Robust Lane Detection from Continuous Driving Scenes Using Deep Neural Networks》 论文链接 将车道线检测作为一个分割问题来处理,最后输出车道